Verwendung eines geheimen Schlüssels AWS Secrets Manager für eine Apache Airflow-Variable - Amazon Managed Workflows für Apache Airflow
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Verwendung eines geheimen Schlüssels AWS Secrets Manager für eine Apache Airflow-Variable

Das folgende Beispiel ruft AWS Secrets Manager auf, um einen geheimen Schlüssel für eine Apache Airflow-Variable in Amazon Managed Workflows for Apache Airflow abzurufen. Es wird davon ausgegangen, dass Sie die Schritte unter abgeschlossen haben. Konfiguration einer Apache Airflow-Verbindung mithilfe eines Geheimnisses AWS Secrets Manager

Version

  • Der Beispielcode auf dieser Seite kann mit Apache Airflow v1 in Python 3.7 verwendet werden.

  • Sie können das Codebeispiel auf dieser Seite mit Apache Airflow v2 in Python 3.10 verwenden.

Voraussetzungen

Um den Beispielcode auf dieser Seite zu verwenden, benötigen Sie Folgendes:

Berechtigungen

Voraussetzungen

  • Um dieses Codebeispiel mit Apache Airflow v1 zu verwenden, sind keine zusätzlichen Abhängigkeiten erforderlich. Der Code verwendet die Apache Airflow v1-Basisinstallation in Ihrer Umgebung.

  • Um dieses Codebeispiel mit Apache Airflow v2 zu verwenden, sind keine zusätzlichen Abhängigkeiten erforderlich. Der Code verwendet die Apache Airflow v2-Basisinstallation in Ihrer Umgebung.

Codebeispiel

In den folgenden Schritten wird beschrieben, wie Sie den DAG-Code erstellen, der Secrets Manager aufruft, um das Geheimnis abzurufen.

  1. Navigieren Sie in der Befehlszeile zu dem Verzeichnis, in dem Ihr DAG-Code gespeichert ist. Zum Beispiel:

    cd dags

  2. Kopieren Sie den Inhalt des folgenden Codebeispiels und speichern Sie ihn lokal untersecrets-manager-var.py.

    from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.models import Variable
from airflow.utils.dates import days_ago
from datetime import timedelta
import os
DAG_ID = os.path.basename(__file__).replace(".py", "")
DEFAULT_ARGS = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'email': ['airflow@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
}
def get_variable_fn(**kwargs):
    my_variable_name = Variable.get("test-variable", default_var="undefined")
    print("my_variable_name: ", my_variable_name)
    return my_variable_name
with DAG(
    dag_id=DAG_ID,
    default_args=DEFAULT_ARGS,
    dagrun_timeout=timedelta(hours=2),
    start_date=days_ago(1),
    schedule_interval='@once',
    tags=['variable']
) as dag:
    get_variable = PythonOperator(
        task_id="get_variable",
        python_callable=get_variable_fn,
        provide_context=True
    )

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